大规模可扩展的模板算法
摘要：在许多科学和工业应用中，模板计算是核心。不幸的是，在具有基于缓存的内存层次结构的机器上，模板算法的性能表现不佳，由于内存访问的低重用率。本研究表明，对于模板计算，一种利用局部通信策略的新算法有效地利用了Cerebras WSE-2，该机器没有缓存层次结构。本研究重点研究了用于三维波动方程的25点模板有限差分方法，这是地球建模中常用的数值模拟方法。本质上，该算法通过数据通信来交换内存访问，并利用架构提供的快速通信架构。该算法 - 历来受限于内存 - 变为计算受限。这使得实施可以实现接近完美的弱扩展性，可在WSE-2上达到高达503 TFLOPs的性能，这是仅有完整集群才能实现的水平。
作者：Mathias Jacquelin, Mauricio Araya-Polo, Jie Meng
论文ID：2204.03775
分类：Mathematical Software
分类简称：cs.MS
提交时间：2022-04-11